El auge de la IA está haciendo que las apuestas en infraestructura más antigua parezcan oportunas de nuevo
Nicolas Sauvage está defendiendo una parte del mercado de la IA que rara vez recibe tanta atención como los productos orientados al consumidor: el hardware, los compiladores y los sistemas energéticos que hacen posible la computación a gran escala. Hablando en el evento de StrictlyVC en San Francisco, el fundador de TDK Ventures sostuvo que las buenas apuestas de capital riesgo suelen necesitar años antes de que el mercado las reconozca como evidentes. Su referencia propia es de cuatro años, y ha intentado demostrar esa idea desde 2019, cuando lanzó la división de capital riesgo corporativo de la empresa electrónica japonesa TDK.
Ahora esa paciencia parece mejor sincronizada que al principio. TDK Ventures gestiona 500 millones de dólares entre cuatro fondos, y uno de sus éxitos más visibles es Groq, la startup de chips de IA que alcanzó una valoración de 6.900 millones de dólares en su ronda de financiación más reciente el pasado otoño. Sauvage apoyó a la empresa en 2020, mucho antes de que la IA generativa llevara la infraestructura de inferencia al centro de la conversación inversora general.
Por qué la inferencia importaba antes de ponerse de moda
Groq se centró desde el principio en la inferencia, el trabajo de computación que se realiza cada vez que un modelo responde a una consulta. Ese énfasis es importante porque la economía de la IA está cada vez más determinada no solo por entrenar modelos de frontera, sino por servirlos repetidamente a gran escala. A medida que más productos integran IA en búsquedas, programación, atención al cliente y automatización, el número de llamadas de inferencia crece con ellos.
Sauvage vio pronto esa curva de demanda. Según el relato de TechCrunch sobre sus comentarios, entendió que la inferencia seguiría acumulándose a medida que se multiplicaran nuevas aplicaciones y modelos. El auge actual de los agentes de IA solo ha agudizado esa lógica. Una tarea que antes requería una sola respuesta de un modelo ahora puede implicar un sistema que planifica, ejecuta y verifica el trabajo a través de muchas llamadas. Ese cambio crea presión por una infraestructura de inferencia más rápida y eficiente.
El enfoque técnico de Groq también encajaba con la tesis. Jonathan Ross, fundador y anteriormente uno de los ingenieros detrás de las Tensor Processing Units de Google, construyó primero el compilador y luego redujo la arquitectura del chip hasta que no pudiera quitarse ninguna parte sin romper el sistema. Para un inversor generalista, eso podría haber parecido demasiado estrecho. Para Sauvage, parecía asimétrico.
Una división de capital riesgo corporativo construida contra todo pronóstico
También hay una historia institucional inusual detrás del propio fondo. TDK es conocida por la electrónica y la cinta magnética, no como un patrocinador obvio de capital riesgo en Silicon Valley. El propio Sauvage describió la creación de TDK Ventures como algo improbable. Se incorporó a TDK en Silicon Valley a través de una adquisición y luego impulsó a la empresa a crear una división de capital riesgo a pesar de no encajar en el perfil convencional de un insider de Tokio. Según su propio relato, es francés, no habla japonés y no vive en Tokio.
Persistió tras la resistencia interna y finalmente obtuvo aprobación para construir un fondo en torno a una pregunta estratégica simple: cuál es la próxima gran cosa para TDK, y qué podría amenazarla. Ese planteamiento ayuda a explicar por qué la cartera va más allá de las startups puramente de IA. El objetivo no es solo perseguir crecimiento, sino identificar temprano las tecnologías habilitadoras y los riesgos de disrupción para que realmente importen.
La cartera apunta a una reorganización industrial más amplia
Las empresas y tecnologías destacadas por Sauvage sugieren que el ciclo inversor de la IA se está ampliando hacia los sistemas de energía, los materiales y la infraestructura industrial. Su cartera incluye transformadores de red de estado sólido, baterías de ion de sodio para centros de datos y químicas alternativas de baterías diseñadas para reducir la exposición a las cadenas de suministro de litio y cobalto.
Esas áreas comparten un rasgo común: abordan cuellos de botella que se vuelven más visibles a medida que aumenta la demanda de computación. Si la inferencia de IA crece como esperan muchos inversores, entonces la energía para centros de datos, la integración en la red y la resiliencia del suministro de baterías se acercan más al centro de la pila tecnológica. En ese contexto, las partes “aburridas” de la IA no son periféricas. Son parte del sistema que determina si la IA puede escalar económica y geopolíticamente.
Eso no significa que todas las apuestas tempranas en infraestructura vayan a funcionar. Estos mercados requieren mucho capital, son técnicamente exigentes y tardan más en validarse que el software. Pero la lógica detrás de la estrategia es cada vez más difícil de descartar. La reciente ola de IA ha recompensado a los inversores que vieron no solo a los creadores de modelos, sino también a las tecnologías menos glamurosas que los sustentan.
Por qué importa ahora
El argumento de Sauvage llega en un momento en que la inversión en IA busca su siguiente capa. La primera fase del entusiasmo se centró en modelos, chatbots y startups de aplicaciones. La siguiente fase está exponiendo los límites de la entrega de energía, las cadenas de suministro y la eficiencia del hardware. Ahí es donde su tesis se vuelve más relevante: las oportunidades más valiosas pueden seguir estando en mercados que parecen poco emocionantes hasta que un cambio mayor los vuelve inevitables.
Para TDK Ventures, eso significa apostar por infraestructura años antes de que el consenso la alcance. Para el mercado en general, es un recordatorio de que los ciclos tecnológicos suelen ganarse en lugares que los consumidores nunca ven. La IA puede ser el titular, pero los chips de inferencia, el hardware de red y la química de las baterías son cada vez más parte de la historia real.
Este artículo se basa en reportes de TechCrunch. Leer el artículo original.
Originally published on techcrunch.com
